Zobrazeno 1 - 10
of 55
pro vyhledávání: '"Sachdeva, Mehak"'
Autor:
Fotheringham, A. Stewart, Kao, Chen-Lun, Yu, Hanchen, Bardin, Sarah, Oshan, Taylor, Li, Ziqi, Sachdeva, Mehak, Luo, Wei
Local spatial models such as Geographically Weighted Regression (GWR) and Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) serve as instrumental tools to capture intrinsic contextual effects through the estimates of the local intercepts and behav
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.16209
Autor:
Lei, Fan, Ma, Yuxin, Fotheringham, Stewart, Mack, Elizabeth, Li, Ziqi, Sachdeva, Mehak, Bardin, Sarah, Maciejewski, Ross
Geographic regression models of various descriptions are often applied to identify patterns and anomalies in the determinants of spatially distributed observations. These types of analyses focus on answering why questions about underlying spatial phe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.13588
Autor:
Kedron, Peter, Bardin, Sarah, Hoffman, Tyler D., Sachdeva, Mehak, Quick, Matthew, Holler, Joseph
Publikováno v:
In Annals of Epidemiology October 2022 74:8-14
Publikováno v:
In Spatial Statistics August 2022 50
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sachdeva, Mehak1 (AUTHOR) mehak.sachdeva@asu.edu, Fotheringham, A. Stewart1 (AUTHOR), Li, Ziqi2 (AUTHOR), Yu, Hanchen1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Geographical Analysis. Oct2022, Vol. 54 Issue 4, p715-738. 24p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.